传音算法开发工程师-重庆(J18580)
任职要求
1、计算机、通信、数学或统计学、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上学历。 2、熟悉经典的机器学习算法（如SVM、决策树等）以及深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Caffe等），对Attention机制基于不同场景的变种有深入理解，能独立进行模型训…
工作职责
通过技术创新和应用落地，引领智能手机行业的发展，创造更具价值的产品和更卓越的用户体验，同时推动技术向绿色、可持续和智能化方向发展。 1、提升用户体验：开发和优化算法，提升手机在影像、语音识别、智能助手、人机交互等方面的表现，为用户提供更流畅和智能的使用体验。 2、推动技术创新：引入最新的算法技术（如深度学习、AI优化算法），将前沿研究转化为实际产品，从而增强产品竞争力。 3、优化硬件性能：针对手机硬件（如摄像头、传感器、芯片等）设计高效的算法，以降低功耗、提升计算效率，同时增强设备功能。 4、解决实际问题：针对用户反馈和市场需求，设计专属算法解决问题，比如提升弱光拍摄效果、增强语音识别准确率等。
1. 负责语音助手业务的后台设计, 开发和维护工作, 持续改进优化，主动排雷发现问题并推动收敛, 不断提升产品竞争力和用户体验。 2. 负责团队内基础设施的开发与维护工作, 提升团队研效, 支撑业务快速发展。 3. 参与改进开发、构建、发布等工程化体系，参与推动 UI 规范制定和落地（基础组件库、业务组件库）；
加入传音控股，用代码构建服务亿级用户的数字基石！我们寻找2026届应届毕业生，参与智能手机OS及全球化互联网服务的后端系统研发。你将设计高并发、高可用的分布式架构，开发核心业务逻辑和数据处理平台，用云计算、微服务等前沿技术支撑产品快速迭代。通过持续的性能优化和稳定性建设，为非洲及新兴市场用户提供流畅可靠的数字体验。我们期待你以扎实的工程能力和创新思维，在全球化技术舞台上打造传音的核心竞争力！ 1、负责核心业务后端系统的设计、开发与性能优化，保障系统稳定性和可靠性； 2、主导线上问题的跟踪分析与解决，建立问题闭环机制并提出系统性优化方案； 3、负责代码质量管控和技术方案评审，持续提升系统架构和代码健壮性。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。
【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。